2026 Inclusion·外滩大会于2026年9月9日至12日在上海黄浦世博园区举行,本届大会以“共创AI新经济”为主题。
自变量机器人创始人兼首席执行官王潜表示,一直有一个观点,智能本体存在于数据之中。
他指出,模型一部分能力来自评估环节;模型本身,训练阶段是蒸馏器,部署阶段则是容器。想要打造前沿 AI 系统,模型本身的权重占比已经很小。
近年语言模型版本迭代带来的提升,一部分来自模型规模扩大,但更多源于质量持续变好的数据。 做语言模型时,我们绝大多数时间都投入在数据生产、筛选、验证、标注上,正是数据层面的工作,推动 AI 系统效果持续进步。
我们能看到,代码能力最先被攻克,就是因为代码数据最容易生成、最容易验证;随后是数学;现在延伸到 3D、视频生成。3D 和视频生成虽然验证难度更高,但相对便于标注,行业基本沿着这个顺序推进。
问题随之而来:如果 OpenAI 或者 Anthropic 要做具身智能,它是否也需要和我们一样的数据底座、验证基础设施,需要在现实世界采集数据、搭建仿真器、构建世界模型,还需要在真实环境做评估、对接硬件?如果这些环节一个都绕不开,那在我看来,它本质上也只是另一家具身智能公司。 基础模型的优势,并不能降低这些工程难题的难度。
反而,深耕具身智能赛道的企业会具备实质优势,智能能力的天花板、迭代速度不会因为对方拥有基础大模型就获得显著提升。